La IA ‘do it yourself’ llega para revolucionar las empresas

Las herramientas de IA accesibles para la compañía permite crear nuevos productos y algoritmos de análisis de datos
Marketing en la era del 'Me gusta' y los algoritmos
Marketing en la era del ‘Me gusta’ y los algoritmos

Las herramientas de IA accesibles para la compañía permite crear nuevos productos y algoritmos de análisis de datos

Mazin Gilbert tiene un objetivo ambicioso. Como vicepresidente de Tecnologías Avanzadas de AT&T, Gilbert quiere que las tecnologías de inteligencia artificial (IA) estén ampliamente disponibles en toda la corporación, especialmente para aquellos que quizás no tienen conocimientos de informática y ni siquiera sepan cómo programar. Podemos llamarlo“la democratización de la IA”. Para lograr ese objetivo, AT&T está construyendo una plataforma fácil de utilizar con herramientas de hacer clic que permitirán a los empleados, hasta un cuarto de plantilla de la compañía, construir sus propias aplicaciones de inteligencia artificial.

AT&T y una serie de otras compañías están tratando de abordar un problema crucial en los negocios: la grave escasez de talento de inteligencia artificial. Según algunas estimaciones, solo alrededor de 10.000 programadores en el mundo tienen la experiencia necesaria para desarrollar algoritmos avanzados de inteligencia artificial. No obstante, eso es apenas una gota en el mar de lo que las empresas necesitarán en sus futuras plantillas. Herramientas como la plataforma de AT&T ayudarán a difundir las tecnologías de inteligencia artificial mucho más allá de un número limitado de personas “con habilidades” y llegarán a los “que no las tienen” que a lo mejor carecen de los conocimientos técnicos y la experiencia.

Esta democratización de la IA ocurrirá de dos formas. En primer lugar, permitirá a los empleados de una gran organización como AT&T desarrollar sus propias aplicaciones de inteligencia artificial para mejorar su desempeño en sus trabajos. Sin embargo, también permitirá a las empresas más pequeñas desplegar algunas de las mismas capacidades de IA que hasta ahora se han limitado a las grandes corporaciones. Algo similar a lo que ocurrió cuando las hojas de cálculo como Lotus 1-2-3 y Excel ayudaron a democratizar el análisis de datos; esto les permitió incluso a las pequeñas tiendas familiares realizar un valioso análisis de variables.

Se requiere coordinación

La plataforma interna de AT&T contiene “widgets” de IA que se pueden ensamblar para crear aplicaciones en funcionamiento. Un vendedor de AT&T podría, por ejemplo, conectar un widget para el procesamiento del lenguaje natural junto con otros componentes para crear una aplicación que reúna y analice datos no estructurados de las redes sociales. En el futuro, AT&T mencionó que podría comenzar a ofrecer la plataforma de inteligencia artificial como un producto para otras compañías.

Sin embargo, existen herramientas algo similares en el mercado. Por ejemplo, DataRobot Inc., una start-up en Boston (EE. UU.), ha desarrollado una plataforma automatizada de aprendizaje automático que permite a los usuarios construir modelos predictivos que implementan diversas técnicas de inteligencia artificial. La firma tiene más de 100 clientes en seguros, banca y otras industrias. El producto podría implementarse, por ejemplo, para analizar un gran conjunto de datos de clientes para predecir qué solicitantes de hipotecas son más propensos a incumplir. Farmers Insurance, por ejemplo, está utilizando la plataforma DataRobot para descubrir ideas sobre el comportamiento del cliente y mejorar el diseño de los diferentes productos de la compañía. Otro proveedor similar es Petuum, que ofrece una plataforma de aprendizaje automático con una interfaz visual que permite a las personas construir rápidamente aplicaciones de inteligencia artificial sin codificación. La compañía ahora está trabajando en la implementación de esa plataforma general para industrias específicas como manufactura y atención médica. En nuestra empresa, Accenture, hemos invertido en desarrollar Accenture Insights Platform, que puede combinar y simplificar las herramientas de las principales plataformas de inteligencia artificial. Hemos visto, de primera mano, cómo la democratización aumenta las capacidades y la velocidad de nuestros profesionales que usan la IA en el desarrollo de soluciones comerciales.

IA en la nube

Mientras tanto, los gigantes de alta tecnología como Google y Microsoft han estado ocupados añadiendo inteligencia artificial a sus servicios en la nube. Inicialmente, las herramientas se centraban en realizar tareas relativamente rudimentarias, como la clasificación de imágenes y el reconocimiento de voz, pero con el tiempo la empresa probablemente aumentará la sofisticación técnica de sus ofertas. En el proyecto AutoML de Google, la compañía está construyendo un sistema de aprendizaje automático que podrá desarrollar otras aplicaciones de aprendizaje automático. Los ingenieros líderes en Google Jeff Dean y Fei-Fei Li afirman que el objetivo es pasar de miles a millones de empresas que utilicen la IA. Por su parte, Microsoft ha lanzado herramientas para ayudar a las personas a construir redes neuronales profundas, que pueden ser difíciles de desarrollar y entrenar. “Estamos eliminando una gran cantidad de trabajo pesado”, explica el vicepresidente de Microsoft, Joseph Sirosh. Salesforce, líder en automatización de ventas, tiene un objetivo similar. La compañía ofrece myEinstein, un conjunto de herramientas que permite a los clientes construir sus propios chatbots y modelos predictivos de marketing sin tener que hacer ninguna codificación.

Incluso compañías fuera de la industria tradicional de alta tecnología se están metiendo en el sector. Uber, por su parte, ofrece Michelangelo, una plataforma que ofrece aprendizaje automático como servicio. La plataforma incluye las capacidades para administrar datos; entrenar, evaluar y desplegar modelos predictivos de IA; y para hacer y monitorear predicciones basadas en esos modelos. De acuerdo con la compañía, los empleados han estado usando Michelangelo internamente durante más de un año, con docenas de equipos construyendo y desplegando modelos en la plataforma. Uno de los primeros éxitos fue Uber Eats, una aplicación que predice el tiempo que tomará una orden para llevar, incluido el tiempo necesario para preparar la comida (teniendo en cuenta lo ocupado que está actualmente un restaurante y la complejidad del pedido) y el tiempo requerido para entregar la comida (teniendo en cuenta la ruta y el tráfico, entre otros factores). La compañía dice que quiere hacer que “ajustar la IA para satisfacer las necesidades de las empresas sea tan fácil como solicitar un desplazamiento”.

A pesar de la ambiciosa meta de Uber, se requerirán avances considerables en el campo antes de que la IA se pueda ofrecer a las empresas como una utilidad, similar a las bases de datos y las plataformas de prueba de software. No obstante, está claro que la democratización de la inteligencia artificial está en marcha y que la ventaja competitiva pronto podría pasar de las empresas con experiencia avanzada en inteligencia artificial interna a aquellas empresas con que tengan cuyos trabajadores tengan las ideas más innovadoras para utilizar esa tecnología. En lugar de desplazar a los trabajadores, la IA en realidad está empoderando a las personas no técnicas para que usen la inteligencia artificial para llenar la creciente escasez actual de talento técnico.


por
trad. Mariana Díaz

H. James Wilson

Es director general de Tecnología de la Información e Investigación Comercial en Accenture Research. Sígalo en Twitter @hjameswilson. Es coautor, junto con Paul Daugherty, de Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI (Harvard Business Review Press, marzo de 2018).

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